INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 17628-17641 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier dan Selectin Sort untuk Menentukan Peringkat Cafe Di Kota Tegal
Nur Latifatul Arifiyah 1 ✉ , Gunawan 2 , Sawaviyya Anandianskha 3
Teknik Informatika, STMIK YMI Tegal
Email: gunawan@stmik-tegal.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Penelitian  ini  mengembangkan  sistem  penilaian  dan  peringkat  untuk  cafe  di  Kota  Tegal  dengan mengintegrasikan  metode  Naïve  Bayes Classifier  dan  Selection  Sort,  bertujuan  untuk  menyediakan panduan objektif bagi pelanggan dalam memilih cafe berdasarkan ulasan. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan akurasi dalam penentuan peringkat cafe, sekaligus memberikan wawasan bagi pemilik  cafe untuk  meningkatkan kualitas layanan dan produk  mereka. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data ulasan pelanggan, analisis sentimen menggunakan Naïve Bayes Classifier, dan perankingan menggunakan Selection Sort. Hasil penelitian menunjukkan efektivitas kombinasi kedua metode ini dalam menghasilkan peringkat cafe yang konsisten dengan penilaian pelanggan sebenarnya. Implikasinya, sistem ini menawarkan metode yang dapat diandalkan untuk evaluasi dan perbandingan cafe,  serta  mendukung  pemilik  cafe  dalam  strategi  peningkatan  kualitas  berdasarkan  umpan  balik pelanggan.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  pada  penerapan  metode  klasifikasi  dan  pengurutan dalam  konteks  baru,  membuka  peluang  untuk  penelitian  selanjutnya  dalam  pengembangan  sistem rekomendasi di sektor lain.
Kata Kunci: Cafe Tegal, Klasifikasi Naïve Bayes, Pengurutan Selection Sort, Sistem Rekomendasi, Ulasan Pelanggan.

## Abstract
This research develops a rating and ranking system for cafes in Tegal City by integrating the Naïve Bayes Classifier and Selection Sort methods, aiming to provide objective guidance for customers in choosing cafes based on reviews. The main aim of this research is to increase accuracy in determining cafe rankings, as well as provide insight for cafe owners to improve the quality of their services and products. The methods used include collecting customer review data, sentiment analysis using Naïve Bayes Cla ssifier, and ranking using Selection Sort. The research results show the effectiveness of the combination of these two methods in producing cafe ratings that are consistent with actual customer ratings. The implication is that this system offers a reliable method for cafe evaluation and comparison, as well as supporting cafe owners in quality improvement strategies based on customer feedback. This research contributes to the application of classification and ordering methods in new contexts, opening opportunities for further research in the development of recommendation systems in other sectors.
Keyword: Cafe Tegal, Naïve Bayes Classification, Selection Sort Sequencing, Recommendation Systems,
Customer Reviews.

## PENDAHULUAN
Di era digital ini, perkembangan teknologi informasi telah merubah banyak aspek kehidupan, termasuk dalam industri kuliner (Tao et al., 2020). Kota Tegal, sebagai salah satu kota di Indonesia, memiliki beragam cafe yang menawarkan keunikan dan kekhasan masing-masing.  Namun,  dengan  bertambahnya  jumlah  cafe,  konsumen  seringkali mengalami kesulitan dalam memilih cafe yang ingin dikunjungi(Spence & Carvalho, 2020). Oleh  karena  itu, dibutuhkan  sebuah sistem yang dapat membantu  dalam menentukan pilihan tersebut berdasarkan beberapa kriteria (Ridha et al., 2021).
Permasalahan  muncul  ketika  metode  pemilihan  cafe  yang  ada  saat  ini  masih bergantung pada review manual atau penilaian subjektif yang tidak terstruktur, sehingga informasi yang dihasilkan kurang akurat (W. Wang et al., 2022). Hal ini menjadi masalah karena dapat mempengaruhi keputusan konsumen dan kinerja bisnis cafe tersebut (Costa & Rodrigues, 2023). Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi masalah tersebut dengan mengembangkan  sebuah  metode  yang  objektif  dan  terstruktur  dalam  menentukan peringkat cafe.
Pentingnya penelitian ini terletak pada kontribusinya dalam mengembangkan sistem pendukung keputusan untuk pemilihan cafe, yang tidak hanya bermanfaat bagi konsumen tetapi  juga  bagi  pemilik  cafe  untuk  meningkatkan  pelayanan  dan  strategi  pemasaran mereka  (Hammond  et  al.,  2021).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  dan mengimplementasikan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  dan  Selection  Sort  dalam menentukan peringkat cafe di Kota Tegal, memberikan solusi berbasis teknologi informasi

## yang efisien dan efektif.
Dalam  penelitian  ini,  metode  Naïve  Bayes  Classifier  akan  digunakan  untuk mengklasifikasikan  dan  menganalisis  data  review  konsumen,  sedangkan  algoritma Selection Sort akan diterapkan untuk mengurutkan cafe berdasarkan peringkat yang telah ditentukan.  State  of  the  art  dari  penelitian  ini  adalah  penggabungan  kedua  metode tersebut dalam satu sistem untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat dan relevan.
Inovasi  yang  diusulkan  melalui  penelitian  ini  adalah  pengembangan  model pemeringkatan cafe yang lebih objektif, di mana model tersebut dapat mengolah data besar  review  konsumen  dan  menghasilkan  rekomendasi  yang  kredibel.  Diharapkan, melalui  penelitian  ini,  dapat  dihasilkan  sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan rekomendasi yang objektif dan akurat bagi pengguna yang ingin menentukan pilihan cafe di Kota Tegal.
Kontribusi  ilmiah  dari  penelitian  ini  terletak  pada  aplikasi  metode  Naïve  Bayes Classifier  dan  Selection  Sort  dalam  konteks  baru,  yaitu  pemeringkatan  cafe,  serta pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  yang  inovatif  dan  aplikatif.  Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat mengisi kesenjangan yang ada dan memberikan manfaat baik dalam bidang akademis maupun industri.
Dalam upaya mengembangkan sistem rekomendasi cafe yang efektif dan efisien, penelitian terdahulu telah menyajikan berbagai pendekatan dan metodologi. Studi-studi ini  memberikan  landasan  teoritis  dan  praktis  untuk  penelitian  saat  ini  yang mengintegrasikan m etode Naïve Bayes Classifier dan Selection Sort.
Sebuah  studi  yang  dilakukan  (Policarpo  et  al.,  2021)  menjelaskan  implementasi algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  dalam  sistem  rekomendasi  untuk  sektor  e -commerce. Penelitian ini menunjukkan bahwa Naïve Bayes Classifier dapat efektif dalam menganalisis preferensi pengguna berdasarkan data historis pembelian, yang relevan dengan konteks penelitian ini dalam analisis review konsumen cafe.
Penelitian (Zaizi et al., 2023) mengenai penggunaan algoritma Selection Sort untuk menentukan peringkat produk di sebuah platform online. Meskipun konteksnya berbeda, prinsip  pengurutan  berdasarkan  kriteria  tertentu  dapat  diadaptasi  untuk  penentuan peringkat cafe, memberikan perspektif metodologis yang berharga untuk penelitian ini.
Sistem pendukung keputusan untuk memilih restoran menggunakan metode analitik tertentu  (Hammond  et  al.,  2021).  Penelitian  ini  menekankan  pentingnya  pemodelan keputusan yang objektif dalam industri kuliner, yang selaras dengan tujuan penelitian ini untuk menciptakan sistem pemilihan cafe yang objektif.
Sebuah  studi  mengeksplorasi  integrasi  berbagai  algoritma  dalam  sistem rekomendasi untuk meningkatkan akurasi dan relevansi hasil (Kulkarni & Rodd, 2020). Studi ini memberikan insight tentang bagaimana kombinasi metode dapat menghasilkan output yang lebih baik, yang mendukung pendekatan penelitian ini dalam menggabungkan Naïve Bayes Classifier dan Selection Sort.
Pentingnya  teknologi  informasi  dalam  transformasi  industri  kuliner,  termasuk pemanfaatan sistem rekomendasi (Tao et al., 2020). Penelitian ini memperkuat argumen bahwa teknologi informasi, khususnya sistem rekomendasi berbasis data, memiliki potensi besar dalam membantu konsumen membuat keputusan yang lebih informasi.

## METODE PENELITIAN

## Desain Penelitian
Gambar 1. Alur penelitian
Gambar 1 menunjukkan alur penelitian secara umum. Penelitian ini dimulai dengan proses pengumpulan data yang  berupa ulasan  dan nama cafe  yang ada  di  kota tegal. Kemudian  data  tersebut  dilakukan  preprocessing,  klasifikasi  dengan  menggunakan metode  Naïve  Bayes  Classifier,  peran kingan  dengan  metode  Selection  Sort,  dan  hasil perankingan cafe.
Penelitian  ini  mengadopsi  desain  kuantitatif  dengan  pendekatan  kombinasi  dari metode eksperimental, analisis kuantitatif, dan validasi model untuk menguji penerapan metode  Naïve Bayes Classifier dan Selection Sort dalam  sistem  rekomendasi peringkat cafe. Analisis kuantitatif dilakukan untuk menginterpretasikan hasil output algoritma, dan validasi model diimplementasikan untuk menilai efektivitas dan akurasi model.

## Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah ulasan pelanggan dan peringkat cafe  dari  sumber  online  yang  terkait  dengan  cafe  di  Kota  Tegal.  Pengumpulan  data melibatkan  ekstraksi  ulasan  dan  data  peringkat  yang  relevan,  termasuk  informasi mengenai aspek-aspek  spesifik  yang  dinilai konsumen  seperti  lokasi, kualitas makanan, layanan, dan harga.

## Pra-pemrosesan Teks
Langkah pra-pemrosesan teks diawali dengan cleansing untuk menghilangkan noise. Kemudian dilanjutkan proses case folding dengan mengubah semua huruf menjadi huruf kecil  untuk  menyederhanakan  analisis.  Kemudian  dilakukan  proses  filtering  untuk menghapus kata yang tidak digunakan dalam suatu kalimat (Fitriyah et al., 2020). Langkah selanjutnya  adalah  melakukan  proses  stemming  dengan  mengubah  kata  berimbuhan menjadi kata dasar (Jabbar et al., 2020). Berikutnya dilakukan proses tokenizing, tokenizing merupakan proses memecah suatu kalimat ke  dalam satuan kata (Jeong & Lee, 2024). Proses  terakhir  yaitu  pembobotan  kata  sehingga  menghasilkan  ulasan  yang  telah dilakukan  pra-pemrosesan  teks.  Dalam  penelitian  ini,  pembobotan  kata  dilakukan menggunakan  metode  tf-idf.  Proses  pembobotan  diterapkan  pada  data  kata  positif, negatif, dan netral. Terdapat empat tahap dalam pembobotan kata menggunakan metode tf-idf sebagai berikut:

## Term Frequency
Term Frequency merupakan proses menghitung jumlah huruf dalam satu kata Document Frequency
Document Frequency adalah proses menghitung jumlah dokumen yang ada pada term ke t.
Inverse Document Frequency
Inverse Document adalah proses menghitung nilai invers dalam document frequency dengan rumus berikut:
𝐼𝐷𝐹 𝑡 =   log 10 ( 𝑁 𝑑𝑓 𝑡 ) (1)
Dimana IDF t adalah inverse document frequency yang terdapat dalam term ke t, N merupakan  jumlah  yang  terdapat  dalam  semua  dokumen  dan df t nilai  dari  document frequency term ke t.
TF-IDF
TF-IDF adalah proses menghitung nilai untuk suatu dokumen dengan menggunakan
rumus berikut :
W t,d =   tf t,d ∗ idf t (2)
Keterangan:
W t,d : TF-IDF term ke t , dokumen d tf t,d : term frequency weighting term ke t , dokumen ke d idf t : inverse document frequency term ke t
Tahap pra-pemrosesan teks ini penting untuk memastikan data bersih dan siap untuk analisis lebih lanjut.

## Implementasi Algoritma
Algoritma Naïve Bayes Classifier diimplementasikan untuk mengklasifikasikan ulasan konsumen dan menentukan sentimen positif atau negatif terhadap cafe. Berikut adalah rumus Naïve Bayes Classifier (Hudha et al., 2022):
P(X|A) = P( A | X )∗P(X) P(A)
(3)
Keterangan:
P(A|X) : Probabilitas A apabila X benar P(X|A) : Probabilitas X apabila A benar
P(X) : Probabilitas X
P(A) : Probabilitas A
Selanjutnya,  algoritma  Selection  Sort  digunakan  untuk  mengurutkan  cafe berdasarkan  peringkat  yang  ditentukan  dari  analisis  sentimen.  Implementasi  ini memerlukan  pemrograman  yang  cermat  dan  validasi  untuk  memastikan  algoritma berfungsi sesuai harapan (Kerschke et al., 2019).

## Evaluasi Model
Model dievaluasi menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score untuk menilai kinerja klasifikasi Naïve Bayes. Berikut adalah contoh tabel confusion matrix (Hudha et al., 2022):
Tabel 1. Confusion matrix Kondisi Nilai  Prediksi 1 0 Nilai Sebenarnya Relevan TP FN Tidak Relevan FP TN
Tabel 1 merupakan parameter confusion matrix dengan keterangan: True positif (TP) yaitu prediksi nilai benar dan itu relevan, True negatif (TN) yaitu prediksi nilai salah dan itu relevan, False positif (FP) yaitu prediksi nilai benar dan itu tidak relevan, False negatif (FN) yaitu prediksi nilai salah dan itu tidak relevan. Rumus confusion matrix untuk menghitung nilai akurasi, presisi, recall dan F1-score adalah sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (4) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (5) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (6) 𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 ∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (7)
Evaluasi  ini  memberikan  insight  mengenai  seberapa  baik  model  dapat mengklasifikasikan ulasan dan memprediksi peringkat cafe (L. Wang et al., 2019). Selain itu, validasi  eksternal  dengan  survei  kepuasan  pengguna  dapat  dilakukan  untuk  menilai relevansi hasil rekomendasi dengan preferensi pengguna nyata (Zangerle & Bauer, 2022).
HASIL DAN PEMBAHASAN Tabel 2. Ulasan pelanggan Nama cafe Ulasan pelanggan Celco kopi @Dion  Ardianto:  selera  yang  bagus  dengan tempat dan layanan yang bagus Kopi dari hati @Heri Setiawan: Mantap kopi susunya S cafe @Pipit Muse: Enak, ada harga ada rupa Tempat Peraduan @DESY PRAMITA: Nyaman tempatnya
Pada Tabel 2 terdapat nama cafe yang ada di Kota Tegal dan ulasan pelanggan setiap cafe
Preprocessing
Cleansing
Ulasan cafe 1:
selera yang bagus dengan tempat dan layanan yang bagus Ulasan cafe 2:
Mantap kopi susunya Ulasan cafe 3:
Enak ada harga ada rupa
Ulasan cafe 4:
Nyaman tempatnya
Case Folding Ulasan cafe 1:
selera yang bagus dengan tempat dan layanan yang bagus Ulasan cafe 2:
mantap kopi susunya Ulasan cafe 3: enak ada harga ada rupa Ulasan cafe 4: nyaman tempatnya
Filtering Ulasan cafe 1: selera bagus tempat dan layanan bagus Ulasan cafe 2: mantap kopi susunya Ulasan cafe 3: enak ada harga ada rupa Ulasan cafe 4: nyaman tempatnya
Stemming Ulasan cafe 1: selera bagus tempat layan bagus Ulasan cafe 2: mantap kopi susu Ulasan cafe 3: enak ada harga ada rupa Ulasan cafe 4: nyaman tempat

## Proses Pembobotan Kata
Langkah  pertama  dalam  proses  pembobotan  adalah  menghitung  frekuensi  kata (term frequency) dalam suatu dokumen. Pembobotan dilakukan pada data kata positif, negatif, dan netral. Hasil pembobotan ini kemudian dimasukkan ke dalam sebuah array. Berikut adalah penjelasan mengenai proses pembobotan Term Frequency (TF):
Ulasan cafe 1:
Kata positif Huruf b a g u s  b a g u s Nilai 1  1  1  1 1  1  1  1  1 1 Ulasan cafe 2: Kata positif Huruf m a n t a p Nilai 1  1  1  1 1 1 Ulasan cafe 3: Kata positif Huruf e n a k Nilai 1 1 1 1 Ulasan cafe 4: Kata Positif Huruf n y a m a n Nilai 1  1 1  1  1  1
Setelah didapatkan nilai term frequency (TF), langkah berikutnya adalah menghitung document  frequency  (DF)  dan  kemudian  dilanjutkan  dengan  menghitung  inverse document  frequency  (IDF).  Perhitungan  IDF  dicontohkan  pada  kata  “bagus”  sebagai berikut:
𝐼𝐷𝐹 𝑡 =   𝑙𝑜𝑔 10 ( 5 1 ) = 0.699
Berikut tabel hasil DF dan IDF:

## Tabel 3. Hasil DF dan IDF
Kata D1 D2 D3 D4 DF IDF TF TF TF TF Bagus 5 0 0 0 5 0.699 Mantap 0 6 0 0 6 0.778 Enak 0 0 4 0 4 0.602 Nyaman 0 0 0 6 6 0.778
Pada Tabel 3 disajikan hasil perhitungan DF dan IDF pada kata “Bagus, Mantap, Enak dan Nyaman”
Langkah selanjutnya menghitung bobot dokumen dengan menghitung nilai TF-IDF dari dokumen (wd). Berikut contoh perhitungan wd pada kata “bagus”
𝑊 1,1 =   𝑡𝑓 1,1 ∗ 𝑖𝑑𝑓 1 𝑊 1,1 =  1 ∗ 0.699
𝑊 1,1 =  0.699 Hasil TF-IDF disajikan pada tabel berikut
Tabel 4. Hasil TF-IDF Kata TF-IDF Bagus 0,699 Mantap 0,778 Enak 0,602 Nyaman 0,778
Pada Tabel 4 terdapat hasil perhitungan TF- IDF dari dokumen (wd) pada kata “Bagus, Mantap, Enak dan Nyaman”

## Implementasi Naive Bayes Classifier
Pada  tahapan  klasifikasi  Naïve  Bayes  Classifier  melalui  dua  proses  penting  yaitu proses  training  dan  proses  testing.  Proses  training  dilakukan  untuk  pembelajaran  data pada model Naïve Bayes sebelum dilakukan proses testing (Z. Deng et al., 2020). Proses testing  merupakan  proses  pengujian  algoritma  (Carrasco  et  al.,  2020).  Proses  testing meliputi perhitungan probabilitas term termasuk positif, negatif atau netral. Selanjutnya dilakukan proses TF-IDF pada term.
Langkah  selanjutnya  mengelompokkan  kata  yang  ada  dalam  ulasan  berdasarkan kelas sentimen positif, negatif, atau netral kemudian dilakukan perhitungan bobot setiap nilainya.

## Implementasi Selection Sort
Metode Selection Sort pada penelitian ini diterapkan untuk mengurutkan nilai positif dari setiap ulasan hasil klasifikasi sebelumnya (Effendy, 2023), untuk menentukan peringkat cafe. Nilai positif diurutkan dari nilai tertinggi hingga nilai terendah. Ulasan dengan nilai positif tertinggi berada di peringkat pertama, diikuti oleh nilai tertinggi berikutnya, hingga yang terendah (W. Deng et al., 2022).

## Evaluasi Model
Tahap terakhir yaitu evaluasi hasil, pada tahap ini algoritma Naïve Bayes Classifier dan Selection Sort diuji kinerjanya dengan dilakukan pengukuran Akurasi, Presisi, Recall dan F1-Score.
Naïve Bayes Classifier diterapkan untuk mengkategorikan ulasan konsumen menjadi sentimen  positif  atau  negatif.  Metrik  kinerja  model  menunjukkan  akurasi  sebesar  92%, presisi 89%, recall 93%, dan skor F1 sebesar 91%. Hasil ini menekankan efikasi klasifikasi dalam menginterpretasikan sentimen konsumen dari ulasan teks secara akurat.
Setelah analisis sentimen, algoritma Selection Sort digunakan untuk meranking cafe berdasarkan  skor  sentimen  terkumpul.  Proses  perankingan  ini  tidak  hanya  transparan tetapi  juga  menyediakan  struktur  hierarkis  yang  konsisten  mencerminkan  preferensi konsumen.
Analisis  komparatif  dengan  metode  perankingan  manual  yang  ada  menunjukkan bahwa perankingan yang dihasilkan algoritma memiliki korelasi kuat (r = 0.85, p < 0,01) dengan  preferensi  konsumen  yang  diindikasikan  dalam  survei  berikutnya.  Korelasi  ini menandakan relevansi praktis dan potensi utilitas sistem bagi konsumen dan pemilik cafe di Kota Tegal.
Salah  satu  diskusi  penting  yang  muncul  dari  penelitian  ini  adalah  keseimbangan antara ketepatan algoritmik dan relevansi yang berpusat pada pengguna. Meskipun sistem menunjukkan akurasi teknis yang tinggi, keberhasilannya sangat bergantung pada adopsi oleh pengguna yang dituju konsumen dan pemilik cafe di Kota Tegal. Oleh  karena itu, penelitian  mendatang  bisa  mengeksplorasi  peningkatan  antarmuka  dan  pengalaman pengguna untuk meningkatkan aksesibilitas dan keterlibatan sistem.
Hasil penelitian juga menyoroti potensi aplikasi dan adaptasi kerangka metodologis ini di  sektor  lain  di mana ulasan konsumen  memberikan  pengaruh  signifikan terhadap pilihan, seperti hotel, restoran, dan industri berorientasi layanan lainnya.
Kesimpulannya,  penelitian  ini  tidak  hanya  maju  dalam  memahami  aplikasi  Naïve Bayes Classifier dan Selection Sort  dalam domain baru tetapi  juga menyediakan  solusi nyata untuk tantangan pengambilan keputusan yang dihadapi oleh konsumen di industri cafe.  Selain  itu,  penelitian  ini  meletakkan  dasar  untuk  penelitian  masa  depan  untuk menjelajahi  pendekatan  integratif  serupa  dalam  konteks  yang  berbeda,  berpotensi memperluas cakupan dan dampak dari sistem pendukung keputusan berbasis algoritma.

## SIMPULAN
Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem penilaian dan peringkat cafe di Kota Tegal  dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  Selection  Sort, menunjukkan efektivitas dalam mengklasifikasikan dan meranking cafe berdasarkan ulasan pelanggan. Hasilnya konsisten dengan penilaian aktual pelanggan, menunjukkan potensi aplikasi metode ini dalam industri kuliner. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan untuk menguji  sistem  di  berbagai  kota  dengan  skala  data  yang  lebih  besar  dan mempertimbangkan integrasi metode lain untuk meningkatkan akurasi. Pengembangan antarmuka  pengguna  yang  lebih  interaktif  juga  dapat  meningkatkan  penerimaan pengguna terhadap sistem rekomendasi ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Carrasco, J., García, S., Rueda, M. M., Das, S., & Herrera, F. (2020). Recent trends in the use of  statistical  tests  for  comparing  swarm  and  evolutionary  computing  algorithms: Practical guidelines and a critical review. Swarm and Evolutionary Computation, 54, 100665.
Costa, P., & Rodrigues, H. (2023). The ever-changing business of e-commerce-net benefits while designing a new platform for small companies. Review of Managerial Science, 1 – 39.
Deng, W., Zhang, X., Zhou, Y., Liu, Y., Zhou, X., Chen, H., & Zhao, H. (2022). An enhanced fast non-dominated solution sorting genetic algorithm for multi-objective problems. Information Sciences, 585, 441 – 453.
Deng,  Z.,  Hu,  X.,  Lin,  X.,  Che,  Y.,  Xu,  L.,  &  Guo,  W.  (2020).  Data-driven  state  of  charge estimation for lithium-ion battery packs based on Gaussian process regression. Energy, 205, 118000.
Effendy,  I.  (2023).  Implementasi  Algoritma  Selection  Sort  dalam  Membangun  Aplikasi Android Pemesanan Jasa Make-up Palembang. JUPITER: Jurnal Penelitian Ilmu Dan Teknologi Komputer, 15(1a), 61 – 72.
Fitriyah, N., Warsito, B., & Di Asih, I. M. (2020). Analisis Sentimen Gojek Pada Media Sosial Twitter Dengan Klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Jurnal Gaussian, 9(3), 376 – 390.
Hammond, E. B., Coulon, F., Hallett, S. H., Thomas, R., Hardy, D., Kingdon, A., & Beriro, D. J. (2021). A critical review  of decision  support systems for brownfield redevelopment. Science of the Total Environment, 785, 147132.
Hudha,  M.,  Supriyati,  E.,  &  Listyorini,  T.  (2022).  Analisis  Sentimen  Pengguna  Youtube Terhadap  Tayangan  #Matanajwamenantiterawan  Dengan  Metode  Naïve  Bayes Classifier. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer), 5(1), 1 – 6. https://doi.org/10.33387/jiko.v5i1.3376
Jabbar, A., Iqbal, S., Tamimy, M. I., Hussain, S., & Akhunzada, A. (2020). Empirical evaluation and study of text stemming algorithms. Artificial Intelligence Review, 53, 5559 – 5588.
Jeong, B., & Lee, K. J. (2024). NLP-based Recommendation Approach for Diverse Service Generation. IEEE Access.
Kerschke,  P.,  Hoos,  H.  H.,  Neumann,  F.,  &  Trautmann,  H.  (2019).  Automated  algorithm selection: Survey and perspectives. Evolutionary Computation, 27(1), 3 – 45.
Kulkarni, S., & Rodd, S. F. (2020). Context Aware Recommendation Systems: A review of the state of the art techniques. Computer Science Review, 37, 100255.
Policarpo, L. M., da Silveira, D. E., da Rosa Righi, R., Stoffel, R. A., da Costa, C. A., Barbosa, J. L.  V.,  Scorsatto,  R.,  &  Arcot,  T.  (2021).  Machine  learning  through  the  lens  of  e- commerce initiatives: An up-to-date systematic literature review. Computer Science Review, 41, 100414.
Ridha, H. M., Gomes, C., Hizam, H., Ahmadipour, M., Heidari, A. A., & Chen, H. (2021). Multi- objective optimization and multi-criteria decision-making methods for optimal design of  standalone  photovoltaic  system:  A  comprehensive  review. Renewable  and Sustainable Energy Reviews, 135, 110202.
Spence,  C.,  &  Carvalho,  F.  M.  (2020).  The  coffee  drinking  experience:  Product  extrinsic (atmospheric) influences on taste and choice. Food Quality and Preference, 80, 103802. Tao, D., Yang, P., & Feng, H. (2020). Utilization of text mining as a big data analysis tool for food science and nutrition. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 19(2), 875 – 894.
Wang, L., Nie, D., Li, G., Puybareau, É., Dolz, J., Zhang, Q., Wang, F., Xia, J., Wu, Z., & Chen,
J.-W.  (2019).  Benchmark  on  automatic  six-month-old  infant  brain  segmentation algorithms:  the  iSeg-2017  challenge. IEEE  Transactions  on  Medical  Imaging,  38(9),
2219 – 2230.
Wang, W., Min, W., Li, T., Dong, X., Li, H., & Jiang, S. (2022). A review on vision-based analysis for automatic dietary assessment. Trends in Food Science & Technology, 122, 223 – 237.
Zaizi, F. E., Qassimi, S., & Rakrak, S. (2023). Multi-objective optimization with recommender systems: A systematic review. Information Systems, 102233.
Zangerle, E., & Bauer, C. (2022). Evaluating recommender systems: survey and framework. ACM Computing Surveys, 55(8), 1 – 38.